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申请/专利权人：国网宁夏电力有限公司超高压公司;国网宁夏电力有限公司;陕西尚品信息科技有限公司

摘要：一种基于自编码器的电抗器故障检测方法，使用电抗器正常工作时的样本数据对分层自编码器神经网络进行训练，对分层自编码器神经网络训练时无需电抗器异常样本数据；在电抗器周边布设多个振动传感器和声音传感器，设置特定的神经网络结构学习多通道振动声音传感器采集数据的时空相关性，选取与神经网络故障检测层训练中样本数据对应的重构误差中最大值作为故障检测阈值，再持续采集电抗器振动声音数据，并将持续采集的电抗器振动声音数据提供给训练好的分层自编码器神经网络处理，以获得与训练好的神经网络故障检测层训练中样本数据对应的当前重构误差，将当前重构误差与故障检测阈值进行比较，从而使得故障检测准确度更高。

主权项：1.一种基于自编码器的电抗器故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在电抗器周边布设多个振动传感器和声音传感器，以采集电抗器振动数据、声音数据，并对采集的电抗器振动数据、声音数据进行快速傅里叶变换处理；步骤2：构建分层自编码器神经网络，其中分层自编码器神经网络包括神经网络特征提取层和神经网络故障检测层；步骤3：将采集的且经过快速傅里叶变换处理的电抗器振动数据、声音数据作为样本对神经网络特征提取层训练；步骤4：将采集的且经过快速傅里叶变换处理的电抗器振动数据、声音数据作为样本对神经网络故障检测层训练；步骤5：选取与神经网络故障检测层训练中样本数据对应的重构误差中最大值作为故障检测阈值；步骤6：持续采集电抗器振动数据、声音数据并进行快速傅里叶变换处理，并将持续采集的且经过快速傅里叶变换处理的电抗器振动数据、声音数据提供给训练好的分层神经网络处理，以获得与训练好的神经网络故障检测层训练中样本数据对应的当前重构误差，将当前重构误差与故障检测阈值进行比较，以实现电抗器故障检测。

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